Как данните помагат на обществените поръчки да получат видимост и контрол върху разходите
Има три основни начина, по които самите обществени поръчки могат да използват данни в ежедневната си роля:
Данните могат да помогнат за изграждането на по-силни взаимоотношения с ключови доставчици, което позволява на снабдяването да идентифицира точно какво се изразходва и с кои доставчици. След като фирмите знаят кои са техните ключови доставчици и имат по-добра видимост относно разходите, те могат да предприемат стъпки за по-нататъшно изграждане на взаимоотношения.
От гледна точка на риска това означава да се гарантира, че са финансово жизнеспособни и да работят в тясно сътрудничество за идентифициране на всякакви потенциални проблеми, които могат да причинят проблеми. Има също така възможности за обсъждане на инициативи за намаляване на разходите, може би в резултат на икономии от мащаба или чрез проектиране на неефективност. Данните могат да помогнат на доставчиците да бъдат държани отговорни, като гарантират, че стандартите и качеството няма да се пропуснат.
„В Европа сложният регулаторен пейзаж и нестабилността на пазара означава, че е жизненоважно компаниите да разбират значението на управлението на риска на доставчиците и да могат да поддържат силна връзка с доставчиците“, казва Николас Олаге, лидер в частния сектор, корпоративен отдел, в Amazon Business. „Партньорството с решение за електронни обществени поръчки като Amazon Business може да помогне за обединяването на този вид информация“, добавя той, „осигурявайки видимост за разходите и доставчиците, както и елементи като ефективност около доставката.
„Данните могат да помогнат на организациите да разберат по-добре колко разходи са свързани с отделни доставчици и доколко те са зависими от определени доставчици“, добавя той, „и също така могат да идентифицират възможности за подобряване на паричния поток и ефективността на устойчивостта. Amazon Business, например, позволява на отделите за доставки да насочват вътрешни клиенти към определени продукти, които отговарят на критериите за устойчивост или други критерии за КСО, като местни или малки компании, чрез своя инструмент (функция).“
Да можеш да точното прогнозиране на търсенето е от жизненоважно значение, ако организациите искат да гарантират, че купуват в правилните количества и поддържат оптимално ниво на наличност, с произтичащите от това ползи от паричния поток. В Европа разнообразният бизнес пейзаж, уникалната пазарна динамика и строгата регулаторна среда създават сложна картина. Данните могат да помогнат за прогнозиране на нуждите на потребителите, както и за идентифициране на всичко, което потенциално може да наруши доставките или транспортните връзки, което би могло да окаже влияние върху нивата на запасите.
Това може да се постигне отчасти чрез идентифициране на предишни нива на клиентско търсене и всякакви сезонни, културни или свързани с времето пикове, но може също да вземе предвид други източници, използващи големи данни. Например, възможно е да се идентифицират дългосрочни метеорологични тенденции или потенциален недостиг на компоненти и да се планира съответно.
Такава информация може също да помогне да се определи най-доброто време за покупка. Olague дава пример с персонални компютри и лаптопи, които бяха в огромно търсене през 2022 г., тъй като фирмите и отделните лица се стремяха да се адаптират към пейзажа след Covid. „Имаше много малко запаси, така че цените се повишиха драстично“, спомня си той. „Тази година компаниите имат запаси и има по-малко търсене, тъй като лаптопите обикновено издържат средно три години, но 2024 г. отново ще бъде различна. Компаниите трябва да предвидят това и да планират съответно.“
„В бъдеще използването на изкуствен интелект ще може да предостави още повече данни за бизнеса около тяхната собствена прогнозирана употреба, въз основа на историческа употреба и очакван растеж планове“, добавя той. Възможността за точно прогнозиране на търсенето също може да има ползи по отношение на устойчивостта, тъй като фирмите могат да групират поръчките в по-малко доставки и да гарантират, че има по-малко отпадъци като цяло.
Данните могат също да идентифицират възможности за намаляване на разходите, потенциално като резултат от предишна нереализирана информация за общите разходи, която би могла да предостави възможности за намаления на ставките или да идентифицира случаи, при които бизнесът може да държи излишни запаси. Може също така да подчертае категориите разходи, при които бизнесът плаща твърде много и провеждането на конкурентен търг или търсенето на алтернативни доставчици може да е подходящо.
Olague подчертава потенциала за намаляване на самостоятелните разходи, където хората могат да го поемат сами да набавят свои собствени артикули. „Много компании гледат само горните си 30% от разходите, което означава, че не контролират останалите 70%“, посочва той. „Това означава, че те ще купуват продукти на цени, които не са били договорени.“
„Като използваме данни, за да открием колко организации харчат с такива доставчици, е възможно да започнем да въвеждаме повече процеси и политики около подобна дейност“, добавя той, „насочване на вътрешни клиенти към предпочитани доставчици и налагане на лимити на разходите, когато желаете. Разходите могат да бъдат насочени към по-малко общи доставчици, отваряйки вратата за допълнителни намаления и отстъпки в резултат на по-високи нива на разходи с отделни доставчици и икономии от мащаба.“
„Инструментите и инструментите на Amazon могат да помогнат тук, като предоставят харчат данни, необходими на компаниите и насочват служителите към одобрени доставчици и продукти. Ефективното използване на данни предлага огромна възможност и може да помогне на доставките с техните по-широки цели,” заключава Olague.
За да разберете повече за това как Amazon Business може да ви помогне да получите по-голяма видимост на разходите и да намалите необичайните разходи за по-интелигентен бизнес купуване, посетете .
